Freshwater and brine behaviors in the Arctic Ocean deduced from historical data of δ<sup>18</sup>O and alkalinity (1929–2002 A.D.)
Notice bibliographique
Résumé
The long‐term data sets of total alkalinity (TA) (1929–2002 A.D.) and δ 18 O (1966–2002 A.D.) are used to investigate freshwater and brine distributions in the Arctic Ocean. Fractions of sea ice meltwater and other freshwaters (OF) (precipitation, river runoff, and freshwater carried by Pacific water implied as salinity deficit) are calculated on the basis of salinity‐TA and salinity‐δ 18 O relationships. Rejected brine during sea ice growth resides in surface water in the central Arctic Ocean, while net melting is found along the surface flow of water from the Pacific and Atlantic oceans. Distribution of OF at 10 m water depth suggests that Russian runoff leaves the shelf mainly west of the Mendeleyev Ridge, enters into the deep basin, and exits from the ocean through the western part of Fram Strait. The influence of Mackenzie River water is limited in the region and in depth. Accumulation of freshwater in the Canadian Basin is caused by deep penetration of OF with brine, indicating the transport of freshwater by shelf‐derived water. The major origin of shelf‐derived water entering into the upper halocline layer in the Canadian Basin should be the Chukchi and East Siberian Sea shelves, and the main freshwater sources are the salinity deficit of Pacific water and/or Russian runoff. An increase in OF inventory accompanied by an increase in brine content may suggest an increase of the shelf‐derived water supply into the western Canadian Basin in anticyclonic years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».